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DESENVOLVIMENTO DO MÓDULO DIAGNOSTIC ODDS RATIO DE EFEITO RANDÔMICO NA SHELL META-ANALYSE PEARSON
Autor: EDERSON MACEDO DE OLIVEIRA DA SILVA Enviar e-mailVer Currículo Lattes
Orientador: KRISTIAN MADEIRA Enviar e-mailVer Currículo Lattes
Co-orientador:GILBERTO VIEIRA DA SILVA Enviar e-mailVer Currículo Lattes
Resumo:
Com o intuito de ser uma ferramenta livre, contemplando todas as etapas de uma meta-análise diagnóstica, desde as estatísticas de agrupamento, movendo-se para avaliação da qualidade de estudos inseridos e atingindo a análise de vieses de publicação, iniciou-se no ano de 2015 o desenvolvimento de uma Shell na Universidade do Extremo Sul Catarinense. Atualmente, encontram-se dois módulos desenvolvidos, sendo eles o módulo Diagnostic Odds Ratio de efeito fixo pelo método de Mantel-Haenszel e o módulo de Sensibility/Specificity. O objetivo deste trabalho foi desenvolver o módulo Diagnostic Odds Ratio de efeito randômico utilizando o método de DerSimonian e Laird na Shell Meta-Analyse Pearson, aplicando o conceito de desenvolvimento guiado por testes. No desenvolvimento deste trabalho utilizou-se a linguagem de programação Java web e o framework de desenvolvimento Java ServerFace, que é uma ferramenta para auxiliar os desenvolvedores, por ser multiplataforma e versátil, além de possuir uma máquina virtual para facilitar o processo de compilação. Para o desenvolvimento desta ferramenta foi utilizada o NetBeans IDE. O módulo de efeito randômico apresentou resultados satisfatórios quando comparado aos apresentados pelo Meta-DiSc versão 1.4, bem como a aplicação do desenvolvimento guiado por testes dá garantia que alterações futuras não influencie no resultado para o módulo desenvolvido, e também foi criada uma biblioteca Java que poderá ser utilizada em outra aplicação para os cálculos que envolvem o método de efeitos randômicos de DerSimonian e Laird.
Início: 2016.1  Término: 2017.1
Palavras-chave: Metanalise , Shell Meta-analyse Pearson , Método De Efeito Randômico , Biblioteca Java , Desenvolvimento Guiado Por Testes
Área de concentração: Pesquisa Em Estatística E Probabilidade



Curso de Ciência da Computação (UNESC)